QA Auditor, Sampling, Quality Gates, Release Readiness

🕒 vor 5 Monaten

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Codvo.ai

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2019

🤖 Künstliche Intelligenz

🔒 Cybersecurity

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Cybersecurity • SaaS

Codvo. ai ist ein Technologieunternehmen, das sich auf die Bereitstellung strategischer Unternehmenslösungen durch fortschrittliche, KI-gesteuerte Innovation spezialisiert hat. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, Unternehmensdaten in messbaren Wert zu verwandeln, indem es Unternehmen hilft, das Wachstum mit kundenspezifischen KI-Implementierungen zu beschleunigen, die speziell auf die Herausforderungen verschiedener Branchen zugeschnitten sind. Zu den umfangreichen Dienstleistungen gehören KI/ML-Automatisierung, Anwendungsentwicklung, Datenanalytik, Cybersicherheit und digitale Transformation, um sicherzustellen, dass Organisationen in einer sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft gedeihen können.

Beschreibung

• Protect dataset quality at scale by running sampling-based audits, enforcing quality gates, and ensuring every dataset release is audit-ready and meets acceptance thresholds. • Execute sampling plans (stratified by label type, difficulty, site/surgeon/device, model confidence) for ongoing QA and release audits. • Audit annotations against guidelines + ontology; score defects using standardized rubrics (severity, type, root cause). • Run and validate quality gates prior to release: completeness/coverage checks schema/constraint checks (illegal combinations, temporal consistency, boundary rules) defect density and rework thresholds. • Generate rework tickets with precise instructions; track closure and verify fixes. • Partner with Annotation Lead to drive calibration actions (training refreshers, guideline clarifications, examples library). • Maintain QA dashboards: defect rate, rework %, gate pass rate, audit cycle time, top error patterns by annotator/team/label type. • Support release readiness: ensure required artifacts are complete for the Evidence Pack (QA results, sampling logs, sign-offs). • Escalate systematic issues to Adjudication/Clinical Review (definition gaps, ambiguous classes, recurring edge cases).

🎯 Anforderungen

• 3–7+ years in data QA / annotation QA / operations quality; experience auditing labeled datasets (video preferred). • Strong command of sampling-based QA: stratified sampling, acceptance thresholds, and audit scoring. • High attention to detail; comfortable reading and enforcing detailed SOPs/guidelines. • Strong documentation skills; can write clear defect descriptions and rework instructions. • Comfortable with dashboards/spreadsheets; basic metric literacy (defect density, rework, throughput).